Python笔记
本文最后更新于：2023年2月21日 上午
Python_Mini_Note
import random 随机数库
import decimal 十进制库，提供精准的浮点数
//地板除,两数相除后向下取整的结果一个公式：
x == (x // y) * y+(x % y)divmod(a,b)得到(a // b,a % b)ads(x)返回x的绝对值，若x是复数，则返回x的模pow(x,y)和x ** y都表示x的y次方pow(x,y,z)表示x的y次方除以z的余数for in
深拷贝和浅拷贝
import copy列表推导式
元组不可以修改，只支持查
打包和解包
t = (123,222,"hh") x,y,z = t a,b,c,d,e,f = 'Yorick' a,b,c,*d = 'Yorick'多重赋值
x,y = 1,2元组里放列表就可变
zip(x,y,z)以最短的为准,可以import itertools使用itertools.zip_longest(x,y,z)可以按照最长的来，空用None填充map()
mapped = map(pow,[1,2,3],[2,3,4]) #等价： mapped = [pow(1,2),pow(2,3),pow(3,4)]filter()
list(filter(str.islower,"Yorick")) # ['o', 'r', 'i', 'c', 'k']set 集合元素具有唯一性
set([1,1,2,3,5,3]) #输出去重集合 {1, 2, 3, 5}参数列表里
/左边只能传递位置参数，不能传递关键字参数。def abc(a,/,b,c): print(a,b,c) abc(1,2,3) #正常输出 1 2 3 abc(a = 1,2,3) #报错SyntaxError: positional argument follows keyword argument*限制参数列表,*号右侧只能为关键字参数,左侧不限def abc(a,*,b,c): print(a,b,c)收集参数，利用元组（tuple）的打包解包功能实现动态参数
def myfunc(*args): print("有{}个参数".format(len(args))) print("第二个参数是：{}".format(args[1])) myfunc(1,2,3) # 输出： # 有3个参数 # 第二个参数是：2当某函数的参数列表中存在收集参数时，收集参数右侧只能为关键字参数,左侧不限。（同22）
**字典形式的收集参数def myfunc(a,*b,**c): print(a,b,c) myfunc(1,2,3,4,x=5,y=6) # 输出： # 1 (2, 3, 4) {'x': 5, 'y': 6}常见于
format函数：help(str.format) Help on method_descriptor: format(...) S.format(*args, **kwargs) -> str Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs. The substitutions are identified by braces ('{' and '}').解包参数
调用时解包元组*，解包字典**。#定义一个元组 arg = (1,2,3,4) #定义一函数，需要4个参数 def myfunc(a,b,c,d): print(a,b,c,d) #第一个报错 myfunc(arg) #第二个正常输出1 2 3 4，解包了 myfunc(*arg)全局变量无法在函数中改变，只能访问。
如果非要改，用global关键字，但不提倡x = 880 def myfunc(): global x x = 520 print(x) myfunc() #输出520 print(x) #输出520，全局变量x被改变 ```` 27. `nonlocal`实现在内部函数改变外部函数的变量 28. 变量作用域遵循LEGB规则，优先级由高到低 `Local`局部作用域 `Enclosed`嵌套函数的外层作用域 `Global`全局作用域 `Built-In`内置作用域 29. 闭包，工厂函数 1. 利用嵌套函数的外层作用域具有记忆能力这个特性。 2. 将内层函数作为返回值给返回 30. 返回值是一个函数时不用加`()` 31. 装饰器,不改变原函数的前提下加功能 注意： - **多个装饰器**调用顺序：**自下往上** - 可以通过再套一层函数的方式来传递参数 实现原理： ```py import time def time_master(func): def call_func(): print("Starting...") start = time.time() func() stop = time.time() print("ending...") print(f"time:{(stop-start):.2f}秒") return call_func #原函数 def myfunc(): time.sleep(2) print("Hello Yorick") #闭包覆盖原函数 myfunc = time_master(myfunc) #调用 myfunc() #输出： #Starting... #Hello Yorick #ending... #time:2.00秒语法糖：
import time def time_master(func): def call_func(): print("Starting...") start = time.time() func() stop = time.time() print("ending...") print(f"time:{(stop-start):.2f}秒") return call_func #语法糖，以后再调用myfunc，则将此函数作参数代入至time_master函数中运行time_master @time_master #原函数 def myfunc(): time.sleep(2) print("Hello Yorick") #调用 myfunc() #输出： #Starting... #Hello Yorick #ending... #time:2.00秒lambda函数，匿名函数，一行流
y = [lambda x : x * x,2,3] y[0](y[1]) #结果：4生成器：每次调用提供一份数据，并保留函数内部状态，下次调用重复以上过程
def counter(): i = 0 while i <= 5: yield i #yield i与函数中的return i类似，返回上层程序并给出返回值。 #但是函数在return后不保存当前状态，生成器则是一个迭代器，每次引用时从上一次的结束状态开始运行。 i += 1 for i in counter(): print(i) """ 输出： 0 1 2 3 4 5 """ #也可以用next()语句，不支持下表索引斐波那契数列:
#斐波那契数列生成器函数 def fib(): back1,back2 = 0,1 while True: yield back1 back1, back2 = back2, back1+back2 f = fib() #下一个斐波那契数 next(f) #打印斐波那契数列 for i in f: print(i)生成器表达式和列表表达式：生成器表达式每次调用只输出一个数据，而列表表达式一次调用全部输出为列表形式。
#生成器表式 g = (i ** 2 for i in range(10)) next(g) #输出0 for i in g: print() #依次输出16 25 36 49 64 91 #列表表达式 [i ** 2 for i in range(10)] #输出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]